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Enregistrement W3009826634 · doi:10.1080/20008198.2020.1729032

Help-seeking for mental health issues in deployed Canadian Armed Forces personnel at risk for moral injury

2020· article· en· W3009826634 sur OpenAlexaffabout
Anthony Nazarov, Deniz Fikretoglu, Aihua Liu, J. Don Richardson, Megan M. Thompson

Notice bibliographique

RevueEuropean journal of psychotraumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteMcMaster UniversityLawson Health Research InstituteSt Joseph's Health CareDefence Research and Development CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShameMental healthMilitary personnelMoral injurySoftware deploymentPsychologyOccupational safety and healthSuicide preventionLogistic regressionMilitary deploymentPoison controlPsychiatryMedicineNursingSocial psychologyMedical emergencyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Potentially morally injurious experiences (PMIE) (events that transgress an individual’s subjective moral standards) have been associated with psychologically distressing moral emotions such as shame and guilt. Military leaders and clinicians have feared that those with PMIEs may be less likely to seek help due to the withdrawing nature of shame/guilt; however, to date, help-seeking patterns of military personnel with PMIEs has not been explored. Our objective is to address this research gap.Method: Data from a nationally-representative mental health survey of active Canadian military personnel were analysed. To assess the association between exposure to three PMIEs and past-year help-seeking across different provider categories (i.e. professionals, para-professionals (those delegated with mental health advisory tasks but are not licenced to practice as medical professionals), non-professionals), a series of logistic regressions were conducted, controlling for exposure to other deployment and non-deployment-related psychological trauma, psychiatric variables, military factors, and sociodemographic variables. Analytical data frame included only personnel with a history of Afghanistan deployment (N = 4854).Results: Deployed members exposed to PMIEs were more likely to seek help from their family doctor/general practitioner (OR = 1.72; 95%CI = 1.25–2.36), paraprofessionals (OR = 1.72; 95%CI = 1.25–2.36), and non-professionals (OR = 1.44; 95%CI = 1.06–1.95) in comparison to members not exposed to PMIEs. Those exposed to PMIEs were also more likely to seek professional care from the civilian health care system (OR = 1.94; 95%CI = 1.27–2.96).Conclusion: Contrary to long-held, but untested, assumptions regarding the impact of PMIEs on help-seeking, we found those with PMIEs are more likely to seek help from gatekeeper professionals (i.e. general practitioners), para-professionals, and non-professionals rather than specialized mental health professionals (e.g. psychologists). Increased utilization of civilian professionals raises concerns that active military members may be avoiding military health services. Clinically, this highlights the need to increase awareness of moral injury to ensure that actively serving military members are provided with appropriate advice and treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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